2025
Программная инженерия, RSCI
Article
В работе рассматривается задача планирования расположения зданий как обязательного этапа архитектурного проектирования, описаны различные типы ограничений: пространственные и архитектурные. Приведены наиболее распространенные способы решения (ручной и при помощи систем автоматизированного проектирования), описаны трудности, с которыми сталкиваются проектировщики. В связи с высокой трудоемкостью классических подходов к решению данной задачи обоснована необходимость обзора моделей, методов и систем генерации планов расположения зданий. На основе опубликованных литературных обзоров по задачам генерации планировок отмечено три основных подхода к решению подобных задач: грамматики форм, генетические алгоритмы и глубокое обучение. Для каждого подхода описаны основные понятия и специфика их использования в рассматриваемой задаче, приведены сравнительные таблицы особенностей моделей и методов в различных работах: виды грамматик (контекстно-свободные, контекстно-зависимые), начальные формы и правила преобразования для грамматик форм, алгоритмы ( NSGA- II, SPEA- II), популяции и критерии оптимизации для генетических алгоритмов, архитектуры ( CGAN, CGLO, Pix2Pix, Pix2Pix HD) и характеристики обучающих выборок для глубокого обучения (размеры изображений, контекстные каналы, растеризация). Описаны процессы подготовки обучающих выборок в различных работах, посвященных решению задачи генерации планов расположения зданий. Систематизированы удовлетворяемые ограничения задачи в рассматриваемых подходах: пространственные (границы участка, улично-дорожная сеть, высоты зданий и плотность компоновки) во всех случаях и архитектурные (типология компоновки зданий, типы функционального зонирования, архитектурный стиль и планы прилежащих территорий) для генетических алгоритмов и моделей глубокого обучения, приведено сравнение воспроизводимости решений на других участках (кросс-валидация) и возможностей визуализации в различных работах. Определены ключевые тенденции и направления дальнейших исследований, выделяемые авторами обозреваемых исследований.
10.37791/2687-0649-2025-20-3-101-124